平均池化和最大池化
平均池化和最大池化是两种不同的池化操作，它们的主要区别在于处理信息的方式和适用于不同的场景。
1. 最大池化：最大池化通过选择池中元素的最大值来提取特征纹理。这种方式可以帮助网络聚焦于图像中的重要特征，同时减少背景信息的干扰。在实际应用中，最大池化通常用于提取图像中的物体特征。
2. 平均池化：平均池化通过计算池中元素的平均值来保留有关块或池中“次重要”元素的大量信息。这种方式可以帮助网络保留整体的数据特征，包括背景信息。在实际应用中，平均池化通常用于识别或处理图像的背景信息。
需要注意，平均池化和最大池化在输出值的幅度区间上会有所不同，最大池化的输出值幅度可能会波动较大，此时可以加一些归一化操作来解决。具体的使用场景需要根据具体任务来决定。
